AD auto-create-skill
Выявляет фиксированные рабочие процессы из сеанса и автоматически генерирует повторно используемые навыки. В следующий раз пользователю нужно будет только предоставить ключевые параметры для повторного выполнения того же процесса. Также поддерживает инкрементальное обновление созданных навыков (добавление шагов, изменение процессов, удаление шагов, корректировка порядка и т. д.). Немедленно используйте этот навык, когда пользователь упоминает любую из следующих ситуаций: - "Сохранить этот процесс как навык" / "Извлечь этот рабочий процесс" - "Создать автоматизированный процесс" / "Я хочу это зафиксировать" - "Помоги мне создать навык для выполнения XXX" - "Обновить/изменить/отредактировать навык XXX" (где XXX создан этим навыком) - "Добавить шаг в процесс XXX" / "Удалить шаг из процесса XXX" - "Показать все созданные мной навыки" / "Посмотреть список навыков" - Пользователь описывает повторяющийся рабочий процесс и намекает на желание автоматизировать его - Пользователь неоднократно выполняет похожие действия в сеансе и выражает желание закрепить процесс
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从会话中识别固定工作流并自动生成可复用的 Skill。用户下次只需提供关键参数即可 重复执行相同流程。同时支持对已创建的 Skill 进行增…»
从会话中识别固定工作流并自动生成可复用的 Skill。用户下次只需提供关键参数即可 重复执行相同流程。同时支持对已创建的 Skill 进行增量更新（添加步骤、修改流程、 删除步骤、调整顺序等）。 当用户提到以下任意情况时，立即使用本 Skill： - "把这个流程保存为 skill" / "把这个工作流抽取出来" - "创建一个自动化流程" / "我想把这个固定下来" - "帮我生成一个 skill 来做 XXX" - "更新/修改/编辑 XXX skill" （其中 XXX 是由本 skill 创建的） - "给 XXX 流程加一个步骤" / "删掉 XXX 流程里的某步" - "列出我创建的所有 skill" / "查看 skill 列表" - 用户描述了一个重复性工作流并暗示想自动化 - 用户在会话中反复执行类似操作并表示想固化流程
Выявляет фиксированные рабочие процессы из сеанса и автоматически генерирует повторно используемые навыки.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 84
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1974 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.